Masterarbeit zum Thema "Zustandserkennung mit maschinellem Lernen in der Energiewirtschaft"

Kennziffer IEE-2021-22

Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Be­rei­chen En­er­gie­wirt­schaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten: Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und -speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik, Thermische Energietechnik. Rund 400 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 24 Mio. Euro Er­trä­ge pro Jahr.


Was Sie mitbringen

• Studium der Mathematik, Informatik oder Physik o. ä.
• Gute Kenntnisse der Programmiersprache Python
• Gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen
• Kenntnisse eines Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch oder Keras) sind wünschenswert
• Wir legen besonderen Wert auf Eigeninitiative und eine selbstständige Arbeitsweise
• Die Bereitschaft die Masterarbeit vor Ort zu schreiben

Was Sie erwarten können
Für Stromnetzbetreiber sind Informationen über Einspeisungen in das Stromnetz von besonderer Relevanz, um einen reibungslosen Betrieb des Stromnetzes und die Versorgungssicherheit garantieren zu können. Da Übertragungsnetzbetreibern meist nur unvollständige Daten zur Einspeiseleistung von Photovoltaik- und Windkraftanlagen vorliegen, werden Hochrechnungen zur Hilfe genommen, um die Einspeiseleistung solcher Anlagen zu schätzen. Dabei wird die gesamte Einspeiseleistung eines bestimmten Gebietes mithilfe von Referenzanlagen berechnet, deren Einspeiseleistung in regelmäßigen Zeitabständen gemessen wird.

An Tagen mit hohen Windgeschwindigkeiten und starker Sonneneinstrahlung kommt es immer wieder vor, dass die Einspeiseleistungen von Photovoltaik- und Windkraftanlagen durch die Stromnetzbetreiber gedrosselt werden müssen, um die Netzstabilität zu gewährleisten und Netzengpässe zu vermeiden. Um in diesem Fall neben der tatsächlichen Einspeiseleistung auch die theoretisch mögliche Einspeiseleistung eines Gebietes schätzen zu können, ist mitunter die Identifikation der Messwerte reduzierter Einspeiseleistungen notwendig.

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Algorithmus zur Zustandserkennung entwickelt werden, welcher anhand des zeitlichen Verlaufes der Einspeiseleistung einer Windkraftanlage ermitteln kann, zu welchen Zeitpunkten die Windkraftanlage gedrosselt oder entdrosselt in Betrieb ist. Die zentrale Herausforderung besteht darin, ausgewählte maschinelle Lernverfahren an diese Problemstellung anzupassen, sodass die Messwerte gedrosselter Windkraftanlagen automatisiert und exakt identifiziert werden.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Die Stelle ist zunächst auf 6 Monate befristet.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 bis 80 Stunden.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.


Fragen zu dieser Masterarbeit beantwortet Ihnen gerne:

Herr René Heinrich
Tel. +49 160-3408484

Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik, IEE
Königstor 59
34119 Kassel

Bitte senden Sie Ihre vollständigen und aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen ausschließlich online über den unten aufgeführten Link.

Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik, IEE
Kassel

http://www.iee.fraunhofer.de/

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